AI炒錯人再請返？老細認錯不等於打工仔翻身｜梁偉聰

「AI裁員潮」的餘溫未散，近日市場上卻悄然出現另一種論調：部分企業高層開始為當初對人工智能的盲目樂觀「認錯」，甚至撤回裁員決定，重新聘請人手收拾由過度自動化留下的爛攤子。

坦白說，筆者一向相信「會說故事的人」和「能解決問題的人」，在AI時代依然大有可為。但眼見前一輪裁員來勢洶洶，科技、金融以至傳統企業都爭相用「AI優化」作為減省人手的理由，心中亦不免多了幾分悲觀。

如今企業是否真的開始回頭，人類終於打贏AI？答案恐怕沒有這麼簡單。

近期部分國際企業的動向，確實反映管理層開始重新評估過度自動化的代價。以福特汽車為例，有報道指公司重新招募數百名資深工程師，協助處理生產、設計及品質管理問題。過去企業幻想可以大規模依靠自動化系統監察生產流程，但真正落到複雜的製造現場，很多問題仍然需要經驗、判斷，以及對細節的長期累積。

機器可以找出異常數據，卻未必知道一粒不尋常的螺絲聲、一道輕微的接駁痕跡，背後可能代表甚麼。這些看似微不足道的判斷，往往正是資深工程師多年經驗的價值。

另一個較經典的例子，是澳洲聯邦銀行。銀行早前推出AI語音系統，原本計劃裁減四十多名客服人員，以為機械人可以承接大量查詢。結果AI未有如預期般降低人手需求，客戶來電量反而上升，銀行最後撤回裁員安排，並向受影響員工道歉。

問題在於，客戶致電銀行，往往不是為了問一條可以在網站找到的標準答案，而是遇上戶口被凍結、交易出錯、家人離世、懷疑受騙等複雜情況。這些問題不只需要資訊，更需要判斷、安撫和承擔責任。AI可以讀出條款，卻未必知道甚麼時候應該破例，甚麼時候應該將個案交給真正有決策權的人。

「AI教父」黃仁勳早前亦曾公開批評，部分企業將裁員歸咎於AI，只是一個「懶惰的藉口」。AI真正大規模提升企業生產力的時間尚短，不少公司卻將兩、三年前已經開始的裁員，也包裝成AI轉型成果。說穿了，部分所謂「AI優化」，可能只是傳統削減成本換了一個較時髦的名字。

這亦解釋了為何市場上不時出現「AI遮醜布」。企業管理層作出錯誤投資、過度擴張，又或者錯判市場需求，最難向股東交代的，往往不是蝕了多少錢，而是承認自己看錯方向。若能將裁員說成「擁抱AI」、「重整資源」或「提升效率」，同一件事聽起來自然性感得多。

Meta便是一個值得觀察的例子。公司多年前雄心勃勃押注元宇宙，不但將Facebook改名為Meta，更長期投入巨額資金發展Reality Labs。結果元宇宙熱潮未如預期落地，市場焦點很快轉向生成式AI。當企業策略由元宇宙轉向AI，裁員與資源重組自然可以被重新包裝成新一輪科技轉型。

這不代表Meta所有裁員都只是「遮醜」，但至少反映一個企業現實：科技潮流有時不只是發展方向，也是管理層最方便使用的公關語言。

撇開這類企業包裝不談，福特的製造業碰壁與澳洲聯邦銀行的客服案例，都反映不少高層過去對AI的想像實在「太簡單，有時很天真」。他們以為買入一套系統、接入一個模型，再由老細拍拍腦袋宣布「減省三成人手」，就可以替公司節省數百萬甚至數千萬元成本。

但企業真正運作的細節，往往藏在流程之間。人類員工除了完成表面上的工作，還會補漏洞、處理例外、安撫客人、協調部門，以及在規則以外作出判斷。這些工作在報表上未必存在，直到相關員工被裁走後，公司才突然發現，原來一直有人默默托住整套系統。

問題是，當企業開始重新請人，打工仔是否就可以叫價更高，趁機翻身？恐怕未必。

商場現實始終殘酷。這一波所謂「人力回補」，本質上更像一場緊急救援，而不是業務擴張。對管理層而言，重新請人不是「投資未來」，而是修補自動化失誤所產生的「意外成本」。借用基金朋友最愛說的一句：這個故事不夠「Sexy」。

被重新聘用的人，未必因此獲得更高議價能力。企業只是由「以為AI可以取代所有人」，退回到「暫時保留AI取代不到的人」。當流程重新穩定、技術再成熟一點，管理層仍然會再次研究哪些職位可以被削減。

所以，近期個別企業撤回裁員安排，並不代表AI裁員潮正式逆轉，更不代表打工仔贏了。它只是證明一件事：AI可以減少工作量，卻未必能承擔工作背後的責任；可以模仿流程，卻未必能處理所有例外。

AI炒錯人再請返，老細或許真的認錯了。但在他們的計算表上，打工仔未必重新變成資產，只是由「可以刪除的成本」，變回「暫時不能刪除的成本」。

梁偉聰－企業傳訊及財經公關顧問